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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118203307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410254703.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法是由林秋华;马明骏设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法在说明书摘要公布了：一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法，属于生物医学信号处理领域。本发明的基于相位质量图的路径引导算法，对复数fMRI相位数据进行了空间三维解缠绕，解决了当前fMRI相位解缠方法损失空间维脑功能信息的问题。因为相位导数方差PhasederivativeVariance，PDV图在识别相位图像噪声区域方面具有很强的鲁棒性，本发明采用PDV图作为相位质量图，可靠保障三维相位解缠方法的性能，有效挖掘了更完整的fMRI空间信息。以一个健康被试静息态fMRI数据为例，采用本发明方法、传统复除法、PRELUDE方法分别解缠相位数据，与幅值数据组合形成复数fMRI数据。采用复数EBM算法分别提取DMN成分和AUD成分。本发明方法在相关系数和有效体素数上都有明显提升，在高阈值下优势更为明显，能为脑认知和脑疾病研究提供完整的fMRI证据。

本发明授权一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法在权利要求书中公布了：1.一种基于质量引导的复数fMRI相位数据三维解缠绕方法，其特征在于，第一步：输入有缠绕的fMRI相位数据；其中，为单被试fMRI复数数据，为时间点个数，,，，，是fMRI输入数据的长宽高； 第二步：去脑外体素；已知fMRI复数数据的幅值数据，以第一个时间点幅值数据的均值作为阈值，生成二进制掩模，当，，否则；采用BM对原始相位数据进行掩蔽：，得到去脑外的相位数据； 第三步：令t=1； 第四步：提取第t个时间点的相位数据，； 第五步：利用公式计算的三维PDV图： 1； 2； 式中是三维窗的大小，是三维窗中心体素坐标；，，分别表示在，，方向上的局部偏导数，按下式计算： 为偏移变量，，，分别是三维窗内，，方向局部偏导数的均值，通过公式计算： 3； 相位图中每个体素对应PDV图中的一个值；值越小，该体素相位质量越高；在质量引导方法中用值为依据引导解缠的方向；由于边缘体素不需处理，给边缘体素赋值，即最低相位质量，以避免从边缘体素选取解缠起始点； 第六步：依据取得PDV图中相位质量最高的体素坐标作为解缠起始点，生成解缠队列，此时队列中只有一个坐标元素；对该坐标提取其六邻域坐标对应的原始相位值，做相位解缠运算；解缠运算如下： 4； 5； 将坐标六邻域体素的PDV值由小到大排序，对应相位质量由高到低，将其对应的六个坐标加入解缠队列，此时解缠队列中有七个坐标元素； 第七步：将当前解缠队列中质量最高的体素点坐标元素即出队，将解缠队列相位质量最高的点，作为新的解缠起始点，对其六邻域未解缠体素按公式进行解缠，并将未解缠体素坐标按照PDV值从大到小排序，加入解缠队列； 第八步：判断队列是否为空，若非空，重复第七步，遍历全部体素点，直到所有脑内体素都解缠完毕，即队列为空；若队列为空，则所有体素解缠完毕，执行下一步； 第九步：若，令，重复第四步~第八步，完成下一个时间点fMRI数据的相位解缠；若，则所有时间点相位数据解缠完毕，进入下一步； 第十步：输出解缠后的相位数据。

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